面對醫療與長期照護體系日益嚴峻的人力短缺，人工智慧（AI）徵才系統正逐步導入照護產業，旨在提升招募效率並減輕行政負擔。英國大型居家照護機構Cera近年率先採用AI電話面試系統Ami，為業界提供一個AI先行篩選、人工後續決策的新模式，但這項技術的導入，也引發關於效率與照護本質的深層討論。
AI徵才系統的運作模式與導入動機
目前，AI徵才系統的引入，主要針對照護產業兩大痛點：首先，照護領域的求職者流動率相對高，冗長的招募流程常讓潛在人才轉投其他職位；其次，人資部門需投入大量時間處理重複性的電話訪談與資料整理，無形中增加了管理成本。透過AI系統，機構能夠自動聯繫求職者，並進行標準化的初步訪談，將原本耗時數日甚至數週的流程，大幅縮短至即時回應。
對每年處理數十萬份履歷的照護機構而言，這項技術在提升營運效率上，確實展現了相當吸引力。像是Cera導入AI電話面試系統Ami後，求職者在投遞履歷後短時間內即可接受初步面談，這不僅加快了招募速度，也讓寶貴的人力資源得以聚焦於更具策略性的決策環節。
照護專業的非量化能力與AI的挑戰
話說回來，照護工作本質上高度依賴情感勞動與人際互動能力，諸如同理心、耐心、細膩的情境判斷力等，這些特質往往體現在語氣變化、肢體語言以及面對服務對象時的態度等微妙細節之中。許多具備多年臨床或照護經驗的專業人士指出，儘管演算法能夠分析語言內容，但要真正理解並評估照護工作的核心價值，卻是難以企及的。
特別是在居家照護情境下，照護者需進入服務對象的家庭，與長者或病患建立長期的信任關係。這種獨特的工作情境，不同於一般服務業，其適任性往往需要透過面對面的交流來判斷。若過度依賴AI進行初步篩選，可能會不小心錯過那些在人際互動中表現卓越，但在結構化回答中卻未必突出的潛力人才。
醫療系統壓力與技術導入的深層意義
從更宏觀的角度來看，AI徵才的優點，其實需要從整個醫療系統的運作壓力來理解。全球人口老化與慢性疾病的增加，使得長期照護需求持續攀升，多數國家照護體系都面臨嚴峻的醫療人力短缺問題。若徵才流程過於緩慢，機構難以及時補充人力，將直接影響醫療服務的銜接。舉例來說，部分病患雖已完成醫院治療，卻因居家照護人力不足而無法順利出院，進而導致醫療資源被長時間佔用。因此，提升徵才效率，被視為維持醫療系統正常運作的重要環節。
當AI僅被定位為初步篩選工具，而最終的聘用決策仍由專業管理者負責時，這項技術便能成為人類判斷的有效補充，而非全然取代。這樣的設計，能在一定程度上平衡效率需求與專業判斷的重要性。
AI治理與人類監督的重要性：效率與倫理的平衡
AI徵才的導入，其實反映了照護體系在追求效率與維護專業價值之間的拉鋸戰。照護服務具有高度人本特性，卻又必須在有限資源下維持運作。當人力短缺問題日益嚴重時，管理者自然會尋求技術解決方案。然而，若徵才流程過度強調效率與量化指標，便可能逐漸忽略照護工作本身所需要的情感能力與倫理敏感度。
因此，關於AI徵才真正的政策問題，並非在於是否該使用人工智慧，而是在於如何設計一套適當的治理架構。醫療與照護產業具有高度公共性，任何演算法介入人事決策時，都必須符合透明、公平與可監督的原則。建立人類在決策流程中的制度安排，確保最終聘用判斷仍由具備專業訓練的管理者負責，將是關鍵的制度設計方向。同時，演算法的訓練資料、評分標準與可能存在的偏差，也需要定期檢視，以避免技術在無形中放大既有的不平等。
